집합적 분류 시스템에 의해 수행되는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법에 있어서,훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 수행하는 단계;상기 제1 집합적 분류를 수행한 결과에 따라 각 노드에 지정된 레이블을 기반으로 전체 노드 중 일부를 무작위로 추출하여 샘플링된 새로운 훈련용 데이터를 구성하는 단계; 상기 구성된 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 수행하는 단계; 및 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 다음 반복의 훈련용 데이터에서 사용할 각 노드의 사전 점수에 반영하는 단계를 포함하고,상기 제1 집합적 분류를 수행하는 단계는, 방어자의 훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수에 기초하여 타겟 노드를 정상 노드로 잘못 분류하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

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제1항에 있어서,상기 제1 집합적 분류를 수행하는 단계는, 상기 방어자의 훈련용 데이터에서 각 노드에 대한 사전 점수를 초기화하고, 레이블이 지정된 노드에 고정된 사전 점수를 할당하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제1항에 있어서,상기 제1 집합적 분류를 수행하는 단계는, 상기 제1 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수를 이웃 노드에게 전파하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

집합적 분류 시스템에 의해 수행되는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법에 있어서,훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 수행하는 단계;상기 제1 집합적 분류를 수행한 결과에 따라 각 노드에 지정된 레이블을 기반으로 전체 노드 중 일부를 무작위로 추출하여 샘플링된 새로운 훈련용 데이터를 구성하는 단계; 상기 구성된 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 수행하는 단계; 및 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 다음 반복의 훈련용 데이터에서 사용할 각 노드의 사전 점수에 반영하는 단계를 포함하고,상기 제2 집합적 분류를 수행하는 단계는,상기 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 통해 사후 점수를 계산할 때 상기 제1 집합적 분류를 통해 잘못 분류된 타겟 노드를 악성 노드로 분류하는 단계를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제5항에 있어서,상기 제2 집합적 분류를 수행하는 단계는,상기 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수를 이웃 노드에게 전파하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제1항 또는 제5항에 있어서,상기 새로운 훈련용 데이터는, 그래프의 각 노드에 레이블이 지정된 복수 개의 정상 노드와 복수 개의 악성 노드가 무작위로 샘플링된 것을 특징으로 하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제1항 또는 제5항에 있어서,상기 반영하는 단계는, 현재 반복에서의 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 기반으로 각 타겟 노드의 사전 점수를 조정하는 단계를 포함하고, 상기 조정된 사전 점수는, 상기 훈련용 데이터에서 타겟 노드의 사후 점수에 반영되는 것을 특징으로 하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제1항 또는 제5항에 있어서,상기 반영하는 단계는, 상기 다음 반복의 훈련 데이터의 사전 점수에 사후 점수 차이를 반영하여 각 반복을 완료함에 따라 도출된 최종의 사전 점수를 이용하여 최종의 사후 점수를 계산하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

제9항에 있어서,상기 반영하는 단계는, 상기 계산된 최종 사전 점수를 사용하여 적대적 공격에 의해 조작된 타겟 노드를 식별하는 동시에 다른 악성 노드를 탐지하는 단계 를 포함하는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법.

집합적 분류 시스템에 의해 수행되는 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법을 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,상기 무작위 추출 기반 집합적 분류 방법은, 훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 수행하는 단계;상기 제1 집합적 분류를 수행한 결과에 따라 각 노드에 지정된 레이블을 기반으로 전체 노드 중 일부를 무작위로 추출하여 샘플링된 새로운 훈련용 데이터를 구성하는 단계; 상기 구성된 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 수행하는 단계; 및 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 다음 반복의 훈련용 데이터에서 사용할 각 노드의 사전 점수에 반영하는 단계를 포함하고,상기 제1 집합적 분류를 수행하는 단계는, 방어자의 훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수에 기초하여 타겟 노드를 정상 노드로 잘못 분류하는 단계 를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

집합적 분류 시스템에 있어서,훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 수행하는 제1 분류부;상기 제1 집합적 분류를 수행한 결과에 따라 각 노드에 지정된 레이블을 기반으로 전체 노드 중 일부를 무작위로 추출하여 샘플링된 새로운 훈련용 데이터를 구성하는 데이터 구성부; 상기 구성된 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 수행하는 제2 분류부; 및 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 다음 반복의 훈련용 데이터에서 사용할 각 노드의 사전 점수에 반영하는 사전 점수 반영부를 포함하고,상기 제1 분류부는,방어자의 훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수에 기초하여 타겟 노드를 정상 노드로 잘못 분류하는 집합적 분류 시스템.

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제12항에 있어서,상기 제1 분류부는,상기 방어자의 훈련용 데이터에서 각 노드에 대한 사전 점수를 초기화하고, 레이블이 지정된 노드에 고정된 사전 점수를 할당하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

제12항에 있어서,상기 제1 분류부는,상기 제1 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수를 이웃 노드에게 전파하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

집합적 분류 시스템에 있어서,훈련용 데이터를 이용하여 제1 집합적 분류를 수행하는 제1 분류부;상기 제1 집합적 분류를 수행한 결과에 따라 각 노드에 지정된 레이블을 기반으로 전체 노드 중 일부를 무작위로 추출하여 샘플링된 새로운 훈련용 데이터를 구성하는 데이터 구성부; 상기 구성된 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 수행하는 제2 분류부; 및 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 다음 반복의 훈련용 데이터에서 사용할 각 노드의 사전 점수에 반영하는 사전 점수 반영부를 포함하고,상기 제2 분류부는,상기 새로운 훈련용 데이터를 이용하여 제2 집합적 분류를 통해 사후 점수를 계산할 때 상기 제1 집합적 분류를 통해 잘못 분류된 타겟 노드를 악성 노드로 분류하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

제16항에 있어서,상기 제2 분류부는,상기 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수를 이웃 노드에게 전파하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

제12항 또는 제16항에 있어서,상기 사전 점수 반영부는, 현재 반복에서의 상기 제1 집합적 분류와 제2 집합적 분류를 통해 계산된 각 노드의 사후 점수 차이를 기반으로 각 타겟 노드의 사전 점수를 조정하는 것을 포함하고,상기 조정된 사전 점수는, 상기 훈련용 데이터에서 타겟 노드의 사후 점수에 반영되는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

제12항 또는 제16항에 있어서,상기 사전 점수 반영부는, 상기 다음 반복의 훈련 데이터의 사전 점수에 사후 점수 차이를 반영하여 각 반복을 완료함에 따라 도출된 최종의 사전 점수를 이용하여 최종의 사후 점수를 계산하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.

제19항에 있어서,상기 사전 점수 반영부는, 상기 계산된 최종 사전 점수를 사용하여 적대적 공격에 의해 조작된 타겟 노드를 식별하는 동시에 다른 악성 노드를 탐지하는 것을 특징으로 하는 집합적 분류 시스템.